基于双分支注意力的LSTM短期电力负荷预测方法

叶金翔; 王生祺; 陈海波

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.007

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基于双分支注意力的LSTM短期电力负荷预测方法

更新时间：2026-07-08

- 基于双分支注意力的LSTM短期电力负荷预测方法
- Vol. 48, Issue 3, Pages: 226-232(2026)
- 作者机构：
  
  国网浙江省电力有限公司超高压分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.007
  CLC： TM715;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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叶金翔, 王生祺, 陈海波. 基于双分支注意力的LSTM短期电力负荷预测方法[J]. 2026, 48(3): 226-232.
DOI：

叶金翔, 王生祺, 陈海波. 基于双分支注意力的LSTM短期电力负荷预测方法[J]. 2026, 48(3): 226-232. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.007.

摘要

提出一种基于双分支注意力的长短期记忆(LSTM)网络，用于短期区域负荷预测。首先，构建一个包括特征注意力和时序注意力的双分支特征注意力编码器来计算输入特征在每个时间步与电力负荷的相关性，同时挖掘时间依赖性，二者融合可以自适应地选择最相关的输入特征。然后，LSTM模型集成注意力结果，通过独特的门控机制获得最终的电力负荷预测结果。在公开数据集上充分验证了所提方法的有效性，并在国网浙江省电力公司的负荷数据上进行测试，显示出比其他先进的预测模型更高的准确性和泛化能力。

Abstract

关键词

Keywords

references

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